from typing import Optional, List, Dict, Any
import os
from dotenv import load_dotenv
import json
import random

# Load environment variables
load_dotenv()

class LLMService:
    def __init__(self):
        # 简单的本地文本生成，不依赖外部API
        pass
        
    def generate_text(
        self, 
        prompt: str, 
        model: Optional[str] = None, 
        max_tokens: int = 1000,
        temperature: float = 0.7
    ) -> str:
        """
        简单的文本生成，用于演示
        """
        # 基于提示生成简单的响应
        video_ideas = [
            f"基于你的描述 '{prompt}'，这是一个精彩的视频创意。我们将创建一个视觉上引人入胜的视频，展示相关内容。",
            f"视频内容：{prompt} - 我们将创建一个包含丰富视觉元素和动态效果的视频内容。",
            f"你的创意 '{prompt}' 非常适合制作成视频内容。视频将包含开场、主要内容展示和结尾总结。",
        ]
        
        return random.choice(video_ideas)

    def generate_video_script(self, topic: str, style: str = "narrative", duration: int = 60) -> Dict[str, Any]:
        """
        生成视频脚本的简化版本
        """
        script_template = {
            "title": f"关于 {topic} 的视频",
            "introduction": {
                "text": f"欢迎观看关于 {topic} 的视频介绍。这是一个引人入胜的开场。",
                "visual_suggestions": "开场动画、标题展示和相关背景画面",
                "duration": 10
            },
            "sections": [
                {
                    "title": f"{topic} 的主要内容",
                    "text": f"这是关于 {topic} 的详细内容部分，我们将深入探讨这个主题。",
                    "visual_suggestions": "相关内容画面、图表和动画效果",
                    "duration": duration - 20
                }
            ],
            "conclusion": {
                "text": f"感谢观看关于 {topic} 的视频。希望您喜欢这个内容！",
                "visual_suggestions": "结束画面、总结信息和联系方式",
                "duration": 10
            },
            "total_duration": duration
        }
        
        return script_template

    def generate_video_ideas(self, topic: str, count: int = 5) -> List[str]:
        """
        生成视频创意的简化版本
        """
        ideas = [
            f"{topic} 的详细介绍视频 - 全面解析相关内容",
            f"{topic} 的教程视频 - 逐步指导学习", 
            f"{topic} 的案例分析视频 - 实际应用展示",
            f"{topic} 的创意展示视频 - 创新视角呈现",
            f"{topic} 的实战演示视频 - 实际操作演示"
        ]
        
        return ideas[:count]

    def improve_prompt(self, prompt: str) -> str:
        """
        改进提示的简化版本
        """
        improved_prompts = [
            f"改进后的视频描述：{prompt} - 包含丰富的视觉元素、动态效果和专业的画面构图",
            f"增强版视频创意：{prompt} - 添加了色彩搭配、镜头运动和音效设计的详细说明",
            f"优化视频脚本：{prompt} - 完善了场景转换、节奏控制和视觉叙事元素"
        ]
        
        return random.choice(improved_prompts)